Méthode normale aléatoire numpy

«Si vous effectuez une sorte de science des données à Python, vous devrez généralement travailler avec des nombres aléatoires. Les nombres aléatoires ne produisent pas seulement des nombres différents à chaque fois, mais ont des significations différentes. Cela signifie que quelque chose ne sera pas anticipé logiquement. Nous devons générer un nombre aléatoire, et un algorithme pourrait être derrière. L'algorithme est le nombre d'étapes dans lesquelles nous écrivons simplement la séquence d'étapes pour résoudre un problème particulier, et les données lourdes peuvent être stockées et gérées par Numpy. Numpy est une bibliothèque Python, il aide à des calculs et à des calculs mathématiques. Numpy Array normalisera également les lignes à l'aide de Python; En utilisant un tableau Numpy, il prendra moins de mémoire."

Syntaxe pour Numpy.Aléatoire.Méthode normale

NP.aléatoire.normal (loc =, échelles =, tailles =)

NP.aléatoire.Normal () est le nom de la fonction, et nous pouvons passer trois paramètres à l'intérieur de la fonction. Tous ces trois paramètres ne sont pas importants. Si nous ne transmettons aucun paramètre, il donnera un seul numéro d'échantillon. Le paramètre a «l'emplacement» tel qu'il est utilisé pour les moyens de distribution, tandis que «les échelles» est la norme d'écart dans la distribution et la «taille» est la forme du tableau numpy de sortie.

Paramètres

• LOC: Ce n'est pas un paramètre obligatoire qui identifie la moyenne de la distribution. Il a une valeur par défaut de 0.0. Il peut être flottant ou tableau.
• Échelles: ce n'est pas un paramètre obligatoire et identifie l'écart type. Il a une valeur par défaut de 1.0. Il peut être flottant ou tableau.
• Tailles: ce n'est pas un paramètre obligatoire, et il identifie la forme du tableau. Il a une valeur par défaut de 1. Ce peut être un int ou un tuple d'int.

Bibliothèque pour Numpy

Importer Numpy comme NP. C'est la bibliothèque que nous pouvons appliquer au début de notre code. Parce qu'il est nécessaire de faire n'importe quel calcul. Si vous n'utilisez pas le mot «Importer Numpy», alors Numpy ne s'exécutera pas.

Générer un nombre aléatoire

Dans cet exemple, le module «aléatoire» de la bibliothèque Numpy peut générer un nombre aléatoire.

Comme le code mentionné ci-dessus, nous devons d'abord appliquer la bibliothèque Numpy. L'utilisateur veut trouver le nombre aléatoire pour lequel nous prendrons «Y» comme variable pour stocker le numéro dedans. Nous avons utilisé la méthode RandInt (). Le hasard.La fonction Randint () est utilisée pour trouver le nombre aléatoire ayant un paramètre «200», puis imprimer la valeur de «y».

Numéro de flotteur aléatoire

La méthode rand () du module «aléatoire» peut donner une valeur de flottement aléatoire entre 0 et 1.

Nous devons ajouter la bibliothèque «Numpy» dans la première ligne. L'utilisateur veut trouver le numéro de flotteur entre 0 et 1. Ensuite, nous prendrons une variable «S» pour stocker la valeur. Nous utilisons également une fonction aléatoire.rand (), qui n'a pas de paramètre. Cette fonction donnerait une valeur flottante entre 0 et 1. Et puis, il imprimera la valeur de «S».

Tableau aléatoire

Nous travaillerons avec des tableaux dans les exemples suivants. Par conséquent, nous utiliserons des méthodes pour générer des tableaux aléatoires.

• Entiers

La méthode RandInt () génère des entiers aléatoires où nous passerons n'importe quel nombre en tant que paramètre.

Nous utiliserons la bibliothèque Numpy. Maintenant, l'utilisateur veut trouver le tableau aléatoire. Il contiendrait 4 valeurs aléatoires de 0 à 100, ayant un tableau 1D. «A» est une variable utilisée pour stocker un tableau. Le hasard.La fonction randint () est appliquée pour trouver des entiers ayant un paramètre de taille 4. La taille indique le nombre de colonnes dans le tableau. La méthode RandInt () prendra une taille qui vous donnera la forme du tableau puis imprimera la valeur de la variable «A».

• Pour un tableau 2D

Ici, nous générerons un tableau 2D dans lequel nous aurons différentes lignes et colonnes.

Nous intégrons des modules aléatoires de la bibliothèque Numpy. Ici, l'utilisateur prendra une variable «z» pour stocker une valeur du tableau. Le hasard.La fonction RandInt () contient un paramètre dans lequel nous avons 4 lignes, et chaque ligne contient 2 entiers aléatoires de 0 à 100. Pour imprimer la valeur, utilisez la fonction print ().

• Valeur flottante

Dans ce cas, nous générerons une valeur à virgule flottante.

Nous incluons une bibliothèque de Numpy pour exécuter le code et éliminer une variable «y» pour stocker la valeur. Le hasard.La fonction rand () a le paramètre 2, ce qui signifie qu'il a 2 lignes. En fin de compte, il imprimera la valeur de «Y».

Distribution aléatoire de Numpy

Dans ce cas, nous pouvons générer un tableau 1D qui peut contenir 100 valeurs.

Comme le code mentionné ci-dessus, nous incorporerons le module aléatoire de la bibliothèque Numpy. De plus, nous appliquerions la méthode de choix () du module aléatoire. Les valeurs données comme paramètre du choix de fonction () sont 11, 13, 17 et 9. La probabilité de la valeur 11 est 0.1. La probabilité de la valeur 13 est 0.3. La probabilité de la valeur 17 est 0.6. La probabilité de la valeur 9 est 0.0. La fonction de fonction () est également appelée. Ensuite, nous afficherons la valeur de «Y».

Tableau nu

Pour un tableau Numpy, nous utilisons une fonction de NP.array () pour imprimer le tableau.

Tout d'abord, nous ajouterons la bibliothèque Numpy. De plus, nous appellerions le NP.Méthode Array (). Cette fonction comprend le paramètre avec la taille de trois nombres. Le «Arry» est déclaré comme une variable pour sauver les éléments. Ensuite, la méthode print () est utilisée pour afficher les valeurs.

Distribution normale de Numpy

Pour une distribution normale numpy, nous appliquerons une fonction du hasard.normal().

Nous devons importer un module aléatoire à partir du fichier d'en-tête Numpy. Ensuite, nous déclarons la variable «y». Ensuite, nous invoquons le hasard.Méthode normale (), et il a des arguments. Les paramètres de la fonction montrent que nous avons 2 lignes et 4 colonnes, puis il représentera la valeur de «Y» à l'aide de print ().

Conclusion

Dans cet article, nous avons examiné différentes méthodes d'utilisation de la méthode normale aléatoire Numpy. Nous avons également créé un tableau bidimensionnel à partir de la distribution normale. Dans ce guide, nous avons discuté de la syntaxe et de la bibliothèque de la méthode normale aléatoire Numpy et de la façon dont nous générons des nombres aléatoires, un flotteur aléatoire et des tableaux aléatoires. Nous avons également observé les méthodes de recherche des tableaux ayant des entiers différents et des valeurs de points flottants. Nous avons également créé des tableaux 1-D et 2D contenant des entiers aléatoires en utilisant la méthode normale aléatoire Numpy.